Dernière mise à jour le 20 mars 2023
Si vous essayez de vous faire une idée des derniers développements de l’IA, vous vous demandez peut-être : Dall-E 2 formé ?
Dall-E 2 est un puissant programme d’IA générant des images. Mais comment OpenAI a-t-il réussi à développer un tel programme ? Y avez-vous déjà pensé ? Allez, découvrons-en plus.
Ce qui rend Dall-E 2 si impressionnant ?
Dall-E 2 peut générer des images réalistes, grâce aux techniques utilisées lors de son développement.
L’une des techniques clés utilisées dans la formation de Dall-E 2 est”l’attention”. Cette technique permet au modèle de se concentrer sur des parties spécifiques de la description textuelle lors de la génération d’une image. Par exemple, si la description textuelle inclut le mot”rayé”, Dall-E 2 accordera une attention particulière aux motifs de l’image pour s’assurer qu’ils sont correctement rayés. Une autre technique importante dans la formation de Dall-E 2 est la”fusion multimodale”. Cette technique permet au modèle de combiner des informations provenant de plusieurs sources, telles que la description textuelle et les caractéristiques visuelles de l’image, pour générer une image plus précise. Dall-E 2 peut générer des images qui vont au-delà de la description textuelle. C’est grâce à une technique appelée «complétion de concept», qui permet au modèle de remplir les détails manquants en fonction de sa compréhension des concepts dans la description textuelle.
Ces techniques avancées font de Dall-E 2 l’un des modèles d’IA les plus impressionnants pour générer des images. Sa capacité à créer des images naturelles en fonction des descriptions textuelles a des applications potentielles infinies dans la publicité, le design et le divertissement.
Comment Dall-E2 a-t-il été formé ?
Voici, en ordre de marche, les étapes qu’OpenAi a utilisées pour développer et former ce programme d’IA pratique.
La première étape de la formation de Dall-E 2 consistait à collecter un grand ensemble de données d’images. Cet ensemble de données comprenait diverses photos d’objets du quotidien ainsi que des concepts plus abstraits.
Une fois que vous avez collecté l’ensemble de données, des descriptions textuelles ont été générées pour chaque image. Ces détails décrivent brièvement chaque image.
La société a formé Dall-E 2 à l’aide d’un réseau de neurones avec l’ensemble de données et les descriptions textuelles en place. Ils ont formé le réseau de neurones pour générer des images correspondant aux descriptions textuelles à l’aide d’une”formation contradictoire générative”.
Après la formation initiale, les développeurs ont encore affiné le modèle pour améliorer ses performances. Cela impliquait d’ajuster l’architecture du réseau de neurones et de la réentraîner sur l’ensemble de données.
Enfin, l’entreprise a validé le modèle pour s’assurer qu’il produisait les résultats conformément aux exigences. OpenAI a utilisé des évaluateurs humains pour noter les images sur une échelle de 1 à 5 en fonction de leur correspondance avec les descriptions textuelles.
Comment Dall-E 2 génère-t-il des images ?
Dall-E 2 peut générer des images en utilisant des descriptions textuelles en entrée. Pour ce faire, il décompose les descriptions textuelles en parties plus petites, telles que des objets et des attributs, puis utilise ces parties pour générer l’image.
Par exemple, si la description textuelle est”une bande rouge et verte chemise », Dall-E 2 décomposera cela en « chemise », « rouge », « vert » et « rayé ». Il utilisera ensuite ces informations pour générer une image d’une chemise à rayures rouges et vertes.
Conclusion
OpenAI a formé Dall-E 2 à l’aide d’un grand ensemble de données d’images et de descriptions textuelles. Les développeurs ont utilisé cet ensemble de données pour former un réseau de neurones afin de générer des images.
La société a ensuite affiné et validé pour s’assurer qu’elle générait des images de haute qualité. En comprenant comment l’entreprise a formé Dall-E 2, nous pouvons apprécier les capacités impressionnantes de cette technologie d’IA de pointe.
OpenAI a formé le modèle d’IA en utilisant des techniques avancées pour générer des images de haute qualité basées sur du texte. descriptifs. Ses capacités sont vraiment remarquables et continueront d’avoir un impact sur divers domaines.